MiniCPM-SALA模型使用入口，面壁智能开源的9B量级端侧大模型

MiniCPM-SALA是面壁智能开源的9B量级端侧大模型，核心创新在于采用SALA（稀疏-线性混合注意力）架构——75%线性注意力负责全局信息高效建模，25%稀疏注意力精准捕捉关键细节，并引入HyPE混合位置编码实现长短文本无缝切换。该模型首次在RTX 5090等消费级显卡上实现百万级上下文推理，兼具低显存占用、高推理速度的优势，为端侧Agent落地长文本处理能力提供了可行路径。

MiniCPM-SALA功能特点：

1、百万级长文本全量推理：

支持1M+ tokens上下文长度，是首个能在RTX 5090消费级显卡上完整运行百万长度文本推理的9B端侧模型，突破消费级硬件长文本处理的算力瓶颈。

2、极致推理效率与显存优化：

推理速度提升：在256K序列长度下，推理速度相比同尺寸稠密模型提升3.5倍；

低显存占用：通过KV Cache深度优化，在512K至1M文本长度下稳定运行无OOM（显存溢出）问题，适配端侧有限算力环境。

3、长短文本能力兼顾：

短文本场景下，通用能力与Qwen3-8B持平；长文本场景具备显著性能优势，实现“短文本够用、长文本拔尖”的端侧适配特性。

4、端侧轻量化部署适配：

专为手机、车载系统、机器人等终端设备设计，可本地化部署长上下文Agent，无需依赖云端算力，兼顾隐私性与响应速度。

MiniCPM-SALA技术原理：

1、SALA稀疏-线性混合注意力架构：

创新性分层融合75%线性注意力（Lightning Attention）与25%稀疏注意力（InfLLM v2）：

线性注意力以$O(N)$计算复杂度完成全局信息建模，保证长文本处理效率；

稀疏注意力按需计算关键局部信息，精准捕捉核心特征，实现效率与精度的平衡。

2、HyPE混合位置编码机制：

线性层保留RoPE编码，维持短文本场景的性能表现；

稀疏层采用NoPE编码，使KV-Cache与位置信息解耦，规避长距离位置编码衰减问题，支撑百万级上下文的高效检索与推理。

3、HALO低成本迁移方案：

通过“参数转换→隐状态对齐→层选择→知识蒸馏”四步策略，将全注意力模型迁移至SALA混合架构，训练预算仅为从头预训练的25%，大幅降低模型迭代成本。

MiniCPM-SALA应用场景：

1、隐私化个人智能助手：

在手机、平板等本地设备上持续存储并处理百万级聊天记录、个人偏好数据，无需上传云端即可实现深度个性化交互，打造真正“懂你”的隐私安全型私人助理。

2、端侧本地化知识库：

基于离线百万字企业文档库完成专业问答，适配金融、医疗等敏感数据场景的本地化处理需求，避免数据外泄风险。

3、代码开发辅助工具：

一次性理解整个代码仓库的上下文关联，辅助开发者完成跨文件调试、复杂架构重构等任务，提升端侧代码开发效率。

4、车载智能交互系统：

整合车辆手册、导航历史、用户驾驶习惯等海量数据，在车内离线环境下提供个性化导航、故障解读、语音交互等服务，适配车载算力与隐私要求。

5、科研文献高效分析：

快速处理海量学术论文文本，自动提取跨文献的关联信息、研究结论与数据支撑，辅助科研人员完成综述写作、文献调研等工作。

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medical-imaging-datasets是一个聚焦医学影像数据集的开源整理仓库

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Protenix官网使用入口，一款面向蛋白质结构预测与相关分析的工具库

标签： 9B端侧模型, GitHub仓库, 面壁智能

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